旅游图片大数据研究:理论、方法与议题的演进综述

在自媒体裂变式传播的时代背景下，旅游图片已从传统的视觉呈现工具跃升为旅游研究与实践的核心要素之一。正如潘莉等（2026）在其系统综述中指出的，图片不仅是目的地营销组织塑造与投射官方形象的有效工具，更是游客在社交媒体上记录旅行经历、实现互动参与的关键媒介。近年来，随着深度学习、计算机视觉等人工智能技术的突破性进展，旅游图片的大数据分析方法经历了从传统内容分析到机器学习辅助分析的根本性转变，这一技术变革深刻影响了旅游研究的理论视角、方法路径与议题设置。

本文基于潘莉等（2026）的综合性综述框架，结合其系统检索的81篇国内外核心文献，从理论视角、分析方法演进与核心研究议题三个维度，对旅游图片大数据研究领域进行系统梳理与批判性评述，旨在为后续研究提供清晰的学术地图与方法论参考。

分享动机理论重点关注游客为何拍摄并分享旅游照片。李等（2023）的系统综述识别出公共自我、可能自我、未知自我、孝顺自我等多种自我表达动机类型。Nikjoo和Bakhshi（2019）对伊朗游客Facebook照片的分析则从另一个角度揭示了分享行为的社会互动属性——照片中“主人—客人”的呈现模式折射出西方视角下的权力关系与文化凝视。Lam等（2022）针对中国游客的研究进一步发现，旅游照片分享行为与自我概念的形成与发展具有动态互构关系。这些动机研究为理解图片大数据的社会生成机制提供了行为科学基础。

值得注意的是，上述理论主要移植自社会学、传播学等传统学科，专门针对旅游图片大数据分析的新理论建构仍然有限。Yu等（2020）引入色彩心理学的尝试、张大钊等（2023）对阈限理论在大数据背景下的重新审视，代表了为数不多的理论创新探索。这一理论建构的相对滞后，构成了该领域未来发展的关键挑战之一。

内容分析法是旅游图片研究的经典方法，主要依靠人工编码技术将非结构化图片信息转化为可分析的结构化类目体系。Kim和Stepchenkova（2015）将内容分析与回归分析相结合，考察了旅游照片显性与隐性内容对游客态度的交互影响；邓宁等（2018）基于Flickr图片元数据，通过词频统计与情感极性分析探究了北京目的地形象。Nikjoo和Bakhshi（2019）则聚焦“照片中是否出现人像”这一具体问题，对812张伊朗旅行照片进行了精细的定量编码与定性解读。

其方法的核心优势在于人工判读的准确性和质性洞察的丰富性，适用于对旅游图片包含的显性视觉元素进行系统性分析，挖掘图片背后的隐性主题、情感与传播倾向。但受限于人工分析时间成本过高，能够处理的图片数量相对有限，在应对大规模数据方面存在鉴定过程复杂、效率低等缺陷。此外，该方法在人工编码构建类目体系的过程中存在较大主观差异，影响研究结果的可比性。

计算机视觉是与自然语言处理、语音识别并列的三大机器学习热点方向之一，尤其擅长处理图片分类、对象检测、目标跟踪、语义与实例分割等问题，有效协助计算机综合提取图片附带的地理时空及文本等信息。

卷积神经网络是应用最为广泛的深度学习架构。李秋香（2023）利用Places365-CNN模型分析了黄河流域16万张入境游客图片，识别出365种场景类别；Xiao等（2020）运用CNN分析江西531,629张旅游照片，结合LDA主题模型提取五大旅游主题并可视化其时空分布；Zhang等（2019）基于CNN构建了旅游场景识别与行为分析的完整框架，揭示了北京入境游客感知偏好的时空演变规律。在酒店与民宿研究领域，Zhang等（2021）通过微调VGG-16模型实现Airbnb房源图像质量分类（准确率达90.40%），并证实专业摄影照片可使入住率提升8.98%。

除CNN外，残差神经网络（ResNet）因其在深层特征提取方面的优势而受到关注。张坤等（2020）运用ResNet模型，按照“食、住、行、游、购、娱”框架将103类旅游场景归并为10种主类别、28种子类别，系统分析了北京市入境游客的感知特征与行为足迹演变。聚类算法作为无监督学习方法，在自动识别游客热点区域与兴趣点方面展现出独特价值。Giglio等（2019，2020）通过机器学习中的聚类分析功能，自动生成Flickr照片的地理坐标集群，有效区分了旅游热门与冷门场域。

其方法依托计算机视觉技术的各类深度学习算法既能在短时间内快速处理海量图片，突破传统图片内容分析方法的样本量受限困境，极大提高图片分析效率；又能有效归纳和提炼图片的复杂模式与内容特征，避免传统方法容易产生的主观偏差局限。即便如此，Instagram上大量照片仍未得到充分分析，尤其是在全面挖掘和识别图片内容、涉及主客互动、文化动态演化分析、文化身份的建构与表达等复杂而有象征意义的文化和社会问题上，现有技术方法尚未得到充分深入的理论支撑。

近年来，虚拟现实、增强现实、生成式人工智能等新兴技术进一步拓展了旅游图片研究的边界与方法工具箱。

多模态分析成为前沿方向。Calderón-Fajardo等（2025）提出基于Transformer的多模态分析框架，利用DistilBERT实现精细化情感识别，运用CLIP模型提取视觉属性语义，通过AI将文本情感转化为可解释的视觉特征，在柏林、都柏林、开罗和马拉加四个旅游地的数据集上验证了该方法的有效性。这一研究揭示了“从文字到图像”的情感映射机制，为动态目的地特征描述与智能营销策略提供了新思路。

AI生成图像（AIGI）与AI生成视频（AIGV）的营销潜力开始受到关注。Bui等（2024）的实验研究表明，当图像来源未被标记时，AI生成图像与人类拍摄图像在真实性和出游意愿影响上的差异消失，有力佐证了AIGI的营销潜力。Yu和Meng（2025）进一步提出图像生成式人工智能驱动的行程增强框架，涵盖旅行前、旅途中、旅行后的全过程视觉内容定制。Seo等（2025）则从真实性与可信度两个维度重新界定了AI生成旅游视频的核心属性，为后续研究提供了基础认知框架。

此外，旅游图片大数据分析已突破单一学科边界，与地理学、心理学、计算机科学等深度交叉融合。在地理空间分析方面，研究者利用图片携带的地理元数据，结合Moran‘s I、渔网分割等方法，实现游客足迹热点的可视化分析与时空行为建模（张坤等，2020；蒋依依等，2024）；在心理学层面，色彩特征对游客情感与在线行为的影响成为前沿议题（Yu等，2020，2021；齐子吟等，2024）。

投射形象与感知形象的差异：Stepchenkova和Zhan（2013）比较了旅游推广机构网站与Flickr上关于秘鲁的图片，发现二者在多个方面存在统计学上的差异。黄燕等（2015）以贵州为案例，发现官方网站与游客对旅游地的表征存在一致性，但这种一致并不是绝对的，两类照片背后隐含的意识心理与话语形态截然不同。

认知形象与情感形象：钱建伟等（2019）研究了Flickr网络平台上3752张有关杭州旅游的图片，发现境外游客对于杭州旅游的整体评价较高，而认知形象以佛文化和西湖之旅为主线。邓宁等（2018）对基于UGC图片元数据的北京在线旅游形象进行了研究，发现令人愉快的和兴奋是北京展现给游客的主要情感形象。

跨文化差异：邓宁等（2019）选取Flickr上中国港澳台、英国和美国旅游者拍摄的北京图片作为研究素材，发现在情感形象方面，中国港澳台和美国旅游者所拍摄图片隐含投射出困倦疲乏的情感，而英国旅游者拍摄的图片则暗含不安苦恼的情感。

DMO照片选择：Deng和Li（2018）提出了一种基于机器学习的模型，旨在帮助旅游推广机构进行照片筛选，从观众的角度来评估与特定主题相关的照片，以弥补预期形象与实际形象之间的差距。

时空轨迹追踪：张坤等（2020）引入计算机视觉领域的场景识别模型，对2004—2013年游客在Flickr上分享的36595张照片进行视觉内容识别与分类，按照旅游基本活动“食、住、行、游、购、娱”的框架将机器识别出的103类场景进行筛选，最终将游客照片划分为10种主类别28种子类别，对北京入境游客的整体感知特征及行为足迹的时空演变进行了分析。

空间网络结构：李秋香（2023）以黄河流经的九个省份为研究区，利用场景识别和游客行为演变研究，发现游客热点区域主要分布在黄河的中下游地区，以成都市和西安市为入境游客聚集主核心区域；黄河流域由线路稀疏、网络结构简单向关联度较高、节点逐渐增加、空间网络结构复杂的方向发展。

GPS与图片数据融合：Barros等（2020）探讨了来自社交网络的地理标记数据在分析国家公园内游客行为方面的潜力，通过分析Flickr的数据以及Wikiloc网站的GPS轨迹数据，了解了游客的空间分布、最受关注的景点、行进路线、时间分布以及国籍。

色彩与用户参与度：Yu和Egger（2020）分析了Instagram上与旅游相关的照片在色彩运用方面的现状，发现人们更倾向于对那些色彩鲜艳、饱和度高的旅游照片做出反应；橙色、黄色、蓝色和紫色对帖子的受欢迎程度有着显著的影响。

色彩心理学与目的地营销：Yu等（2021）从美学哲学视角出发，针对不同照片主题揭示出颜色与用户参与度之间的关系，当蓝色出现在自然风光、精致美食与神圣建筑等主题照片中时，用户参与度会提高；红色与橙色的组合能增强当地美食及其氛围主题的照片吸引力。

街景色彩与情感感知：齐子吟等（2024）以西安市主要建成区为案例地，运用全卷积神经网络（FCN）和随机森林（RF）算法，构建街景图像情感感知数据集，发现街道景观色彩特征与游客情感感知呈现出复杂的非线性关系，色彩复杂度对美丽和活泼的影响小于色彩协调度。

旅游体验的质量评估与难忘体验的形成机制研究，借助图片大数据实现了方法论的突破。传统研究主要依赖游客自陈报告（问卷调查、深度访谈）获取体验评价数据，而图片大数据提供了“记录即表达”的行为数据——游客在何时、何地、拍摄何种内容的照片，本身就构成了一种非介入式的体验测量。

从海量旅游图片中提取的多维元数据，不仅能够折射游客对目的地的认知形象与情感形象（钱建伟等，2019），还可以全过程建构出游行为轨迹与偏好模式，实现游客真实认知与集体记忆的全面捕捉（张坤等，2020）。在此基础上，AI推荐系统可通过提取难忘旅游体验的场景要素与活动信息，进行定制化线路设计与个性化服务匹配，从而提升整体旅游体验质量（Han和Guo，2025）。

随着AIGI与AIGV技术的发展，难忘体验的生成主体正从人类游客扩展到人工智能。尽管Bui等（2024）发现，当图像来源被标记时，游客会自动认为人类拍摄的图像比AI生成的更真实，但一旦去掉标记，二者在出游意愿影响上的差异即告消失——这一发现既揭示了AIGI的营销潜力，也引发了关于真实性概念在AI时代是否面临重新定义的深层问题。

理论建构不足：当前研究多移植社会学、传播学、心理学等传统学科成熟理论，构建的旅游学科新理论有限。专门针对旅游图片大数据分析的新理论与新框架构建十分有限（潘莉等，2026）。

方法瓶颈：机器学习方法存在技术依赖性过高和可能的误差来源，并且在算法上还面临调优演变与不完全透明性挑战；内容分析法在人工编码构建类目体系的过程中存在较大主观差异。

数据伦理与真实性：伴随AI生成旅游图像与视频的发展，其真实性和可信度进入研究视野。当图像来源被标记时，游客会自动认为人类拍摄的图像比AI生成的更真实，然而一旦去掉标记，二者间的真实性及其对出游意愿的影响差异就不存在了（Bui et al., 2024）。

样本与解码偏差：研究还存在解码失真、样本偏差、词语多义性、隐私风险等局限。

深化理论建构：未来可扎根我国旅游本土实践问题开展前沿理论建构，立足旅游图片大数据的多元性、海量性、动态性特征，挖掘街景、视频、坐标、声音、文本等多样化结构属性数据的共生价值，从交叉学科视角搭建旅游图片研究的内在理论体系。具体而言，需突破凝视与反凝视的视觉中心性，从表征与非表征耦合机制、单感官与多感官体验交互等视角探究多源时空数据背景下旅游符号交换与意义建构；引入具身认知理论，将研究焦点扩展到沉浸展演、节庆仪式等具身实践（潘莉等，2026）。

拓展分析维度：未来研究需将图片内容分析扩展至隐性和情感维度，将大规模旅游图片数据转化为纵向资源和数据集，促进计算文化心理学、数字人文地理学等新兴学科发展。

AI生成内容的伦理与规范：针对AI生成旅游图像（AIGI）和视频（AIGV），未来需从多学科视角探讨其真实性、可信度及伦理边界，尤其是在多样化的人口分布与文化背景下评判其营销主题契合度。

视频与多模态数据挖掘：全球进入视频技术蓬勃发展的5G时代，视觉材料研究从截面数据转向面板数据是必然趋势。旅游官方机构、真实游客、旅游博主以及AI均可成为视频创作主体，如何聚焦可交互的AI旅游视频的拟人化设计，借助AI视频互动与数字拟人化重塑信息感知，值得进一步探究（潘莉等，2026）。

方法融合创新：打通多元技术的动态交互与深度融合路径，将传统内容分析与机器学习分别应用于研究设计的不同阶段，以发挥二者的联合优势。